# 引言

在AI与大数据快速发展的时代，自动化数据分析工具的需求日益增长。E2B的数据分析沙箱为开发者提供了一种安全、稳定的环境，可以运行Python代码、生成图表和动态安装包等功能。本篇文章将介绍如何结合E2B的数据分析沙箱与OpenAI API，创建一个简单的自动化数据分析代理。

# 主要内容

## E2B 数据分析沙箱的功能

E2B的数据分析沙箱允许你：

- 运行Python代码
- 通过matplotlib生成图表
- 在运行时动态安装Python和系统包
- 运行shell命令
- 上传和下载文件

### 安装和设置

要开始使用E2B，你需要安装相关包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain e2b langchain-community

并设置API密钥：

import os

os.environ["E2B_API_KEY"] = "<E2B_API_KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>"

确保在使用这些API时，由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

创建分析代理

通过以下代码，我们将创建一个简单的OpenAI代理，并使用E2B的数据分析沙箱来分析上传的CSV文件。

from langchain_community.tools import E2BDataAnalysisTool
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义回调函数
def save_artifact(artifact):
    print("New matplotlib chart generated:", artifact.name)
    file = artifact.download()
    
    # 保存生成的图表
    basename = os.path.basename(artifact.name)
    with open(f"./charts/{basename}", "wb") as f:
        f.write(file)

e2b_data_analysis_tool = E2BDataAnalysisTool(
    env_vars={"MY_SECRET": "secret_value"},
    on_stdout=lambda stdout: print("stdout:", stdout),
    on_stderr=lambda stderr: print("stderr:", stderr),
    on_artifact=save_artifact,
)

# 上传文件到沙箱
with open("./netflix.csv") as f:
    remote_path = e2b_data_analysis_tool.upload_file(
        file=f,
        description="Data about Netflix tv shows including their title, category, director, release date, casting, age rating, etc.",
    )
    print(remote_path)

tools = [e2b_data_analysis_tool.as_tool()]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True,
)

# 执行数据分析任务
agent.run(
    "What are the 5 longest movies on netflix released between 2000 and 2010? Create a chart with their lengths."
)

常见问题和解决方案

1. 网络连接问题

   • 如果因网络限制而无法访问API，建议使用代理服务来增强访问稳定性。

2. Python包或系统包安装失败

   • 检查沙箱的依赖环境，确保所需的包版本和依赖关系已正确配置。

3. 文件上传和下载问题

   • 配置正确的路径和权限，以确保文件能够在沙箱环境中正确读取和存储。

总结与进一步学习资源

通过结合E2B数据分析沙箱与OpenAI API，我们可以实现现代化的数据分析自动化。你可以扩展此项目以处理更多的数据集，或结合其他API实现更加复杂的分析任务。

• 进一步阅读E2B API文档 E2B API Documentation
• 深入了解Langchain库 Langchain Documentation

参考资料

• E2B 官方文档
• OpenAI API 文档

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